Dersin Bilgileri

Dersin Adı	Türkçe	CBS Programlama
	İngilizce	GIS Programming
Dersin Kodu	GIT 509E	Kredi	Ders (saat/hafta)	Uygulama (saat/hafta)	Labratuvar (saat/hafta)
Dönem	2	3	3	-	-
Dersin Dili		İngilizce
Dersin Koordinatörü		Dursun Zafer Şeker
Dersin Amaçları		• CBS’de özelleştirme ve programlamaya olan ihtiyacı vurgulamak. • CBS’de otomasyon ve özelleştirmeye odaklanan bu ders özel olarak genel CBS programlama kavramlarını açıklar. • Python programlama dili ile uygulama amaçlı coğrafi teknikleri kapsar. • Çeşitli programlama uygulamaları ile daha fazla kavram ve yöntemlerin sunulması amaçlanmıştır.
Dersin Tanımı		CBS’de veri modelleri ve programlama kavramları. Derste kullanılan programlama dili Python’dır. Temel programlama kavramları ve genel algoritmalar ile başlar ve çeşitli uygulamalar gerçekleştirilir. Nesne yönelimli ve prosedürel programlamanın temel yaklaşımlarının anlaşılması. CBS’de yazılım özelleştirme. Coğrafi veri ile hesaplama.
Dersin Çıktıları		Bu dersi başarıyla tamamlayan yüksek lisans öğrencileri aşağıdaki konularda bilgi, beceri ve yetkinlik kazanırlar; i. Lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, coğrafi bilgi teknolojileri alanında bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirebilme ve derinleştirebilme. ii. CBS ile ilgili karşılaşılan özel sorunları programlama kullanarak çözümleyebilme. iii. Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerileri uygulama düzeyinde paylaşabilme. iv. Coğrafi Bilgi Sistemi projelerindeki disiplinlerarası çalışma gerekliliğini kavrayabilme. v. Temel seviyede programlama dillerini kullanarak CBS uygulamaları gerçekleştirme
Önkoşullar
Gereken Olanaklar
Diğer
Ders Kitabı		Lawhead, J. (2015) Learning Geospatial Analysis with Python: An effective guide to geographic information systems and remote sensing analysis using Python 3, Second edition. Packt Publishing.
Diğer Referanslar		• Official Python Documentation, https://www.python.org/doc/ • Zelle, J. (2010) Python Programming: An Introduction to Computer Science, Second edition. Franklin, Beedle & Associates. • McKinney, W. (2012) Python for Data Analysis: Data wrangling with Pandas, NumPy and iPython, First edition. O´Reilly Media. • Zandbergen, P. (2013) Python Scripting for ArcGIS, Alternate edition. ESRI press. • Lawhead, J. (2015) Learning Geospatial Analysis with Python: An effective guide to geographic information systems and remote sensing analysis using Python 3, Second edition. Packt Publishing. • Westra, E. (2016) Python Geospatial Development: Develop sophisticated mapping applications from scratch using Python 3 tools for geospatial development, Third edition. Packt Publishing.

Dersler

Yardım

Hakkında